域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)
Spotify作為全球最大的正版流媒體音樂(lè)服務(wù)平臺(tái)之一，在產(chǎn)品發(fā)展過(guò)程中，最深得用戶喜愛(ài)的大多歸功于其音樂(lè)推薦系統(tǒng)，每次都能讓用戶聽(tīng)到自己喜歡的歌曲。那么Spotify是如何做到如何了解用戶的?今天我就用超級(jí)產(chǎn)品戰(zhàn)略方法論為大家進(jìn)行分析。
對(duì)于Spotify的用戶來(lái)說(shuō)，每周收到Spotify的Discover Weekly早已成為習(xí)慣，這其中包括了30首不同風(fēng)格，但用戶卻從未聽(tīng)過(guò)的歌曲，神奇的是每一首歌曲都能夠讓用戶感到滿意。
“Spotify是我最喜歡的音樂(lè)應(yīng)用軟件，尤其是Discover Weekly，我覺(jué)得它是那么的了解我，比任何人都了解我的音樂(lè)品味，每周推薦的音樂(lè)都讓我十分滿意，我甚至感覺(jué)不到它的存在，卻又覺(jué)得它無(wú)處不在。”這是一位Spotify的忠實(shí)用戶所說(shuō)的話。
根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，大部分Spotify的用戶都沉迷于 Discover Weekly，它有著大量的粉絲，甚至Spotify一位這個(gè)功能太過(guò)于受歡迎而重新思考企業(yè)的商業(yè)模式，投入大量資源目的就是為了讓每周推薦更加精準(zhǔn)。
從2015年Spotify推出 Discover Weekly后，使用Spotify的用戶數(shù)量與日俱增。那么 Spotify是如何向每位用戶精準(zhǔn)地推薦那30首音樂(lè)的?
在這之前，我們可以將Spotify和其他音樂(lè)公司進(jìn)行對(duì)比。
說(shuō)到推薦音樂(lè)的功能，大家肯定都不陌生，早在2000年，Songza這家企業(yè)就開(kāi)始做起了音樂(lè)推薦，不過(guò)那時(shí)是通過(guò)人工篩選歌曲推薦給用戶，Songza也會(huì)邀請(qǐng)業(yè)內(nèi)人士制作歌單。然而，無(wú)法避免的是那些業(yè)內(nèi)人士在選擇歌單時(shí)都會(huì)偏向于自己的音樂(lè)品味，并不是以用戶的音樂(lè)品味進(jìn)行選擇的。
隨著時(shí)間的推移，前者已經(jīng)做出了錯(cuò)誤的示范，后者則是進(jìn)行改進(jìn)，身為音樂(lè)推薦領(lǐng)域的早期企業(yè) Pandora ，它根據(jù)用戶關(guān)鍵詞來(lái)描述每一首歌，將這些歌曲打上對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，隨后通過(guò)代碼篩選歌曲，讓相似的音樂(lè)組成一組歌單推薦給用戶。
就在這時(shí)，來(lái)自麻省理工媒體實(shí)驗(yàn)室的一家音樂(lè)企業(yè)The Echo Next誕生了。
它的出現(xiàn)顛覆了整個(gè)音樂(lè)推薦領(lǐng)域，將滿足用戶個(gè)性化需求邁進(jìn)一大步。利用算法來(lái)分析歌曲的文本和旋律，識(shí)別音樂(lè)、個(gè)性化推薦、創(chuàng)建歌單以及分析音樂(lè)。將用戶可能喜歡的歌曲進(jìn)行篩選。
綜上所述，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)這些音樂(lè)軟件的推薦功能，越來(lái)越完善，那么Spotify是如何構(gòu)建自己的音樂(lè)推薦系統(tǒng)，并脫穎而出的?
其實(shí)，Spotify并不是只采用了一種音樂(lè)推薦的方法，它結(jié)合了其他音樂(lè)軟件的推薦模式造就了自己獨(dú)一無(wú)二的推薦系統(tǒng)。
在Discover Weekly背后的三大超級(jí)產(chǎn)品戰(zhàn)略方法論：
1)分析用戶，挖掘用戶需求
2)處理音樂(lè)源文件和聲道
3)自然語(yǔ)言處理，分析文本
分析用戶行為，挖掘用戶需求的靈感取決于Spotify的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Netflix，這是第一家運(yùn)用協(xié)同過(guò)濾技術(shù)來(lái)搭建音樂(lè)推薦系統(tǒng)的企業(yè)，它們采用評(píng)分制度來(lái)了解用戶，便于企業(yè)推薦給用戶和他們喜好相似的內(nèi)容。
自從這家企業(yè)獲得成功后，幾乎所有應(yīng)用軟件都采用了這項(xiàng)技術(shù)。
和Netflix不同的是，Spotify并沒(méi)有采取評(píng)分制，而是進(jìn)行隱性反饋對(duì)用戶進(jìn)行分析，舉個(gè)例子，在用戶聽(tīng)完一首歌時(shí)，Spotify會(huì)提示是否需要將它收藏起來(lái)，或者用戶在聽(tīng)完一首歌后是否有瀏覽該歌手的主頁(yè)。
通過(guò)這些分析對(duì)用戶的喜好進(jìn)行判斷，假設(shè)A和C兩位不同的用戶，他們喜歡的五首歌曲中，有三首的相同的，那么他們很有可能是品味相似的用戶，因此，他們會(huì)有很大的幾率喜歡對(duì)方喜歡，自己卻沒(méi)聽(tīng)過(guò)的歌曲。
于是，將A喜歡的歌曲，但C卻沒(méi)聽(tīng)過(guò)的歌曲推薦給C，將C喜歡的歌曲，A沒(méi)聽(tīng)過(guò)的歌曲推薦給A。
通過(guò)上述分析，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)Spotify的超級(jí)產(chǎn)品戰(zhàn)略所做的只是滿足了最基礎(chǔ)的用戶需求，滿足了用戶的好奇心，同時(shí)發(fā)現(xiàn)了音樂(lè)之間的相似性，為用戶推薦和他們歷史記錄中相似的音樂(lè)，讓他們聽(tīng)到想聽(tīng)的音樂(lè)。
如果你想更深層次了解Spotify，學(xué)習(xí)它如何打造產(chǎn)品，請(qǐng)關(guān)注“艾老思”公眾H
申請(qǐng)創(chuàng)業(yè)報(bào)道，分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇！
